筛斗数据治理
企业数据安全建设需警惕5大陷阱
我们已经生活在一个数字化的时代，那些能够从数据中获取最大价值的组织将成为最后的赢家。在数字化转型和数据民主化的发展背景下，企业开展数据安全保护刻不容缓。不过，尽管企业在数据保护方面已取得了长足的进步，但数据安全建设并非一蹴而就，需要过程和投入，如果缺乏系统思考必然会导致只重视解决眼前问题，而缺乏长远的规划，最终会造成头痛医头、顾此失彼、重复建设等问题。
筛斗数据治理：培养支持数据驱动文化的关键人才
培养支持数据驱动文化的关键人才需要注重数据意识、数据技能、领导力和变革管理能力的培养。通过建立数据治理团队、提供培训和实践机会以及给予激励和认可，我们可以培养出具备数据治理领导力的人才，为组织的数据驱动发展提供有力支持。
数据治理：解锁数字力量，塑造企业未来竞争优势
随着数字化浪潮的推进，数据已成为企业运营和决策的核心要素。在这一背景下，数据治理不仅是企业管理的关键一环，更是塑造企业新型数字能力、提升竞争力的核心手段。
什么是数据治理策略？
数据治理策略是确保数据质量、提高数据利用率和保护数据安全的关键。它不仅有助于企业更好地理解和控制自己的数据资产，还能够帮助企业遵守相关法律法规，提高决策效率和准确性。
数据安全治理与传统理念的联系和区别
数据安全治理并非单一产品或平台的构建，而是覆盖数据全部使用场景的数据安全治理 体系建设。因此，需要按步骤、分阶段的逐渐完成。数据安全治理并不是一个项目，而更像 是一项工程。为了有效实践数据安全治理，形成数据安全的闭环，我们需要一个系统化的过程完成数据安全治理的建设。
回顾2023 展望2024 | 筛斗数据建设以数据安全服务为底座的数据安全治理体系
筛斗数据提出了数据安全治理智能化技术体系，通过智能化分类分级工具快速准确地梳理组织的业务和数据，并形成规范化的策略库，即主体、客体及两者之间的策略。同时，将上述数据根据积累的知识库智能化衔接到技术平台，实现了对组织数据的智能识别、智能防护、智能监测与智能运营，构建了可视、可控、可管、可溯的覆盖数据全生命周期的综合解决方案。
大数据治理入门系列：数据质量
无论您是数据领域的专业人员，还是其他领域的非专业人士，也许都曾遇到过数据不完整、数据过时、数据不一致、数据不准确等问题。这些低质量的数据不仅没能解决最初的疑问，甚至还可能衍生出了其他问题。质量低劣的数据会影响数据分析结果，误导业务决策，造成经济或其他方面的损失，损害使用者的信心。因此，为了避免这类问题，组织机构有必要把控数据质量。数据质量也是数据治理的重要一环。
第五篇数据的"谎言" ——大数据环境安全防护技术之数据脱敏
数据爆炸式增长，大数据成为国家基础性战略资源。大数据中蕴藏的巨大商业价值被认可，但也带来了一个问题：“大数据对人们来说，真的只有好处吗？”
